基于LLR融合基频与MFCC的说话人性别识别

• 作者: 付卓 刘宏 陈月朝
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 音频信号处理 声流 鉴定 性别识别 基频 Mel频率倒谱系数 线性逻辑回归
• 年，卷（期）: 2013,（z1）
• 所属期刊栏目: 机器人传感技术、多传感器集成与信息融合
• 页码范围: 184-187
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

提出了一种基于线性逻辑回归的方法,对利用基频和MFCC特征获得的分数进行融合来进行说话人的性别识别,其中包括了基于基频特征的单高斯模型和基于MFCC特征的混合高斯模型.采用语音库包括男性语音文件150个,女性语音文件190个.实验结果中识别率可高达97.65％,比传统单用基频或是MFCC特征的识别率都要高,具有更好的判别性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘宏	北京大学深圳研究生院深圳物联网智能感知技术工程实验室	37	576	12.0	23.0
2	陈月朝	北京大学深圳研究生院深圳物联网智能感知技术工程实验室	1	3	1.0	1.0
6	付卓	北京大学深圳研究生院深圳物联网智能感知技术工程实验室	1	3	1.0	1.0